本文摘要：视频分析和图像识别是AI领域十分最重要的应用于，随着科技的发展对解决方案的系统性能明确提出了更高的拒绝，例如展开动态视频分析并辨识1000个对象这就拒绝系统具备非常低的计算能力。

视频分析和图像识别是AI领域十分最重要的应用于，随着科技的发展对解决方案的系统性能明确提出了更高的拒绝，例如展开动态视频分析并辨识1000个对象这就拒绝系统具备非常低的计算能力。近日TeraDeep公司发售了行业突破性的图像识别和视频分析解决方案，除了该公司研发的一系列高级深度自学算法，其硬件平台使用的是合作伙伴Micron和Xilinx联合设计的AC－510加速器核心板卡和PCIe模块底板，构建了XilinxKintexUltraScaleKU060FPGA和MicronHMC（HybridMemoryCube，混合存储立方体）。动态视频分析必须较慢的展开物体辨识并展开追踪，因此必须非常低的延后和超高的计算出来性能，传统的解决问题方法一般是使用GPU（graphicalprocessingunits，图像处理单元），但是在FPGA面前就仍然变得那么有优势了，TeraDeep发售的基于FPGA架构设计获取了更慢的分析速度，与最先进设备的GPU方案比起，延后叛为四分之一，同时功耗也减少为一半。

关于软件方面则使用的是TeraDeep公司研发的TDAccel?深度自学加快技术，该公司研发了一系列深度自学高级算法。这当然少不了合作伙伴Xilinx和Micron的联合合作，最初Xilinx获取了各种有所不同的FPGA板卡展开系统原型检验和测试，后来系统计算出来性能必须更高的数据比特率，Micron科技获取了HMC技术，显著提高了动态视频分析处置的速度，特别是在是继续执行卷积神经网络算法的时候，因此比特率的突破是革新下一代高性能计算出来方案的关键。

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